Публикации по теме neural-networks

Публикации по теме 'neural-networks'

Развивающиеся нейронные сети

Учебник по эволюционным алгоритмам В течение последнего десятилетия глубокое обучение доминировало в сфере машинного обучения, часто в ущерб другим методам. Как специалисту по обработке данных, важно иметь в своем распоряжении множество инструментов, и один класс методов, который, как мне кажется, слишком часто упускается из виду, - это эволюционные алгоритмы. Сказать это (я являюсь промежуточным продуктом давно действующего эволюционного алгоритма) может показаться немного самонадеянным,..

Борьба с депрессией с помощью машинного обучения через чат-бота

Депрессия - тихий убийца. Люди могут впадать в депрессию по разным причинам: потеря любимого человека, безработица, видение чего-то тревожного, домогательства и т. Д. Если с депрессией не бороться здоровым образом, она может серьезно ухудшить нашу активность и интерес к жизни. В этой статье я представляю, как машинное обучение можно использовать для лечения депрессии. Представьте, что вы разговариваете с чат-ботом или голосовой службой, которая определяет настроение в вашем тоне,..

Распознавание изображений

Просмотр объекта естественен для нас и не требует от нас особых усилий, чтобы различать объекты, распознавать лица или читать знаки, поскольку наш мозг хорошо понимает изображения. Когда дело доходит до компьютера, эти задачи очень трудно выполнить. Что такое распознавание изображений? Распознавание изображений — это способность технологий идентифицировать объекты, места, действия, людей и надписи на изображениях. Это часть Computer Vision, которая идентифицирует и обнаруживает..

Как создать модель трансферного обучения (два метода)

В сверточных нейронных сетях , чтобы достичь максимальной точности и способности к обобщению, нам необходимо протестировать множество экспериментов, добавить слои или скрытые блоки и так далее. Иногда это занимает много времени и может быть просто случайной догадкой. Но одно можно сказать наверняка: нейронная сеть не является чем-то новым. Наверняка кто-то проделал эту работу и построил работоспособную модель нейронной сети для конкретных задач. И вот оно! 🤔 А что, если мы..

От контролируемого обучения к искусственному общему интеллекту

OpenAI — это некоммерческая исследовательская компания в области искусственного интеллекта, основанная в 2015 году при поддержке Илона Маска на миллиардные инвестиции, главная цель которой — найти путь к общему искусственному интеллекту. В августе 2018 года один из их ИИ-агентов, Five, выиграл игру в Dota против команды из пяти профессионалов. Этот момент стал еще одной вехой в растущих достижениях искусственного интеллекта, включая сверхчеловеческие способности в шахматах и го...

Научные статьи о разработках в технологии графических процессоров, часть 2

cu_FastTucker: более быстрая и стабильная стохастическая оптимизация для параллельной разреженной декомпозиции Tucker на нескольких GPU (arXiv) Автор: Zixuan Li Аннотация . Данные высокого порядка, высокой размерности и разреженного тензора (HOHDST) поступают из реальных промышленных приложений, т. е. социальных сетей, рекомендательных систем, биоинформации и информации о дорожном движении. Разреженная тензорная декомпозиция (STD) может проецировать данные HOHDST в..

Одноразовое обучение с использованием нейронных сетей с расширенной памятью (MANN)

Понимание математики, лежащей в основе MANN Итак, в моем последнем мы обсуждали, как работает нейронная машина Тьюринга. В моем 96-м посте мы обсудим, как, используя NTM в качестве основы, нейронные сети с расширенной памятью, то есть MANN, реализуют One-Shot Learning. Примечание . Итак, прежде чем мы перейдем к делу, прочитайте мой последний пост о Нейронных машинах Тьюринга , чтобы лучше понять, иначе большая часть концепции будет выглядеть как жаргон. Кратко о НТМ Он..